GenAI і автоматизація: прискорення майбутнього центру обробки даних

GenAI і автоматизація: прискорення майбутнього центру обробки даних

Мітка часу: 23 червня 2023 9:31

На замовлення В епоху автоматизації та генеративного штучного інтелекту (GenAI) настав час переосмислити, що насправді означає «дата-центр». Для тих, хто багато інвестував у публічну хмару, центр обробки даних може бути не першим місцем, про яке ви думаєте, коли йдеться про автоматизацію та GenAI, але ці технології швидко змінюють те, що можливо в усіх середовищах.

Десять чи п’ятнадцять років тому, коли компанії почали обходити ІТ, користуючись кредитними картками та позбавляючи розробників ресурсів хмари, публічна хмара була абсолютно правильним кроком. У більшості великих організацій внутрішні клієнти часто ігнорувалися або їхні потреби не задовольнялися повністю. Їм була потрібна гнучкість, масштабованість і низькі початкові витрати, щоб інкубаційні проекти процвітали.

Якби час зупинився, можливо, страшні провісники кінця дата-центру мали б рацію. Я сам був справжнім проповідником хмар, перш ніж дізнатися більше про інший бік паркану. Тож чому ця подія рівня вимирання не відбулася? Тому що дата-центр адаптувався. Звичайно, тепер доступні локальні моделі «aaS» і моделі підписки; але справжньою стабілізуючою силою була автоматизація.

Це підводить нас до історії дня: GenAI і те, як він може розширити автоматизацію в центрі обробки даних, щоб вона була майже на рівні з публічною хмарою. Але перш ніж перейти до цього, нам потрібно поглянути на роль автоматизації та сценаріїв у центрі обробки даних. Ми почнемо з пояснення деяких основних моментів, а потім розберемо, чому автоматизація та GenAI змінили те, що можливо локально.

Хмарна операційна модель та інфраструктура як код

Почнемо з основ: основою хмари була інфраструктура як код та ідея споживання ІТ як послуги. Вашим розробникам ніколи не доводилося звертатися до адміністратора сховища, ІТ-спеціаліста чи команди мереж, щоб швидко розкрутити середовище та приступити до роботи. У 2023 році це повинні бути ставки на стіл, і хороша новина – цілком можливо створити його для себе. Прийняття цієї операційної моделі означає, що ІТ-технології використовують політики та процеси разом із автоматизацією, щоб усунути тертя в середовищі.

Проектний менталітет

Менталітет проекту – Натисніть, щоб збільшити

Візуальне представлення кінцевого досвіду, коли ви автоматизували хмарну робочу модель

Набори інструментів автоматизації та телеметричні дані

Сьогодні існує багато доступних продуктів для автоматизації, управління та телеметрії/AIOps, які забезпечують неперевершений контроль і аналіз центрів обробки даних. Дані є основою штучного інтелекту та ефективного керування центром обробки даних. Контроль і видимість зараз у центрах обробки даних часто є надмножиною того, що можна досягти в публічній хмарі, хоча гіпермасштабувальники також зробили чудову роботу в цьому відділі. Враховуючи багатокористувацький характер хмари, хмарні постачальники повинні приховувати деякі операційні знання, щоб забезпечити безпеку кожного клієнта. Це призводить до архітектурних рішень, які обмежують те, як можна розгортати деякі системи моніторингу та які дані можна збирати. Одним із важливих напрямків є те, щоб ви повністю інтегрували ці рішення, використовували автоматизацію та інфраструктуру як код, вимірювали/моніторинг усього та використовували узгоджений робочий процес для всіх своїх ролей.

Загальний стек автоматизації/керування

Загальний стек автоматизації/керування – клацніть, щоб збільшити

Візуальне представлення загального стека автоматизації/керування

Наступна хвиля автоматизації ІТ з GenAI

Це підводить нас до наступної еволюції центру обробки даних, що включає GenAI. Дозвольте мені поділитися цікавою історією про минулу роль, коли клієнт змусив консультанта з маркетингу створити практичну лабораторію з розгортання HCI для фізичної та віртуальної інфраструктури, а потім не надав жодного експерта з предметної справи для допомоги. Якщо незрозуміло, тим консультантом з маркетингу був я, і це був, мабуть, один із найскладніших проектів, над якими я коли-небудь працював. Я використовував фрагменти коду та навчальні посібники YouTube, щоб зрозуміти, як виконати таке завдання. Я витратив тижні, збираючи головоломку, з’ясовуючи, як кожна частина пазла поєднується. Якимось дивом мені справді вдалося зробити все правильно, хоча я мало знав про кодування. У будь-якому разі, ось Wonderwall… Я маю на увазі, що GenAI робить це.

Машина для складання коду

GenAI — це пошукова система та машина для складання коду, яку ми шукали

Зверніть увагу, у моїй практичній лабораторії я робив набагато більше, ніж просто встановлював Windows Server, але я не сумнівався, що якщо я попросив його забезпечити решту цього процесу, він міг би. Надзвичайно важливим є те, що завдяки менталітету інфраструктури як коду та в нових середовищах, де розробники можуть бути не знайомі з цими типами викликів або Runbook, GenAI є новим союзником, який може справді допомогти. Багато людей не розуміють, що доступ до загальних сценаріїв інфраструктури є поширеним, і часто вони написані самими технологічними компаніями. Постачальники апаратного та програмного забезпечення мають великі репозиторії Runbook, іноді досить просто знайти їх: введіть GenAI. Іншим важливим моментом є те, що сама інфраструктура є інтелектуальною та безпечною. Ці команди можна надсилати на тисячі серверів для віддаленого керування. Це значно знижує планку керування вашим середовищем.

GenAI і побудова процесів

Одна з моїх улюблених історій про взаємодію з клієнтами може звучати непросто – щось схоже на ті історії про те, як я загубився або не міг зв’язатися з кимось, які незбагненні для тих, хто виріс зі смартфонами. Ми чуємо багато розмов про контейнери, але коли я порушив цю тему з одним клієнтом, він сказав: «Я навіть не можу залишити своїх адміністраторів VMware, чому ти думаєш, що я міг би колись займатися контейнерами?» Це те, про що я багато думав, і це, мабуть, найбільша проблема з технологіями: якщо я не маю набору навичок, як я можу це використовувати? Увійдіть у наступний неймовірний засіб зменшення тертя від GenAI: напишіть або знайдіть документацію.

Підказка 1

Підказка 2

Усього за дві підказки ми маємо рутинний і дуже цінний процес, задокументований і готовий до використання

Ми вже давно маємо доступ до неймовірної кількості інформації, однак раніше не було можливості проаналізувати її всю. Усе це змінюється з GenAI. Тепер, замість навігації по пошуку та перегляду сховищ коду, простий запит на природній мові або підказка видає саме ту необхідну документацію. Замість того, щоб годинами шукати відповіді, велика документація у вас під рукою за лічені хвилини. Це повністю знищує будь-які перешкоди для впровадження технологій. Синдром самозванця, прогалини в навичках і витрати на перехід: ви в курсі.

Тисячі можливостей, але на черзі AI Ops

Я хочу визнати багатство способів, за допомогою яких ця технологія може допомогти нам керувати центром обробки даних. Ймовірно, наступним, який додасть значну цінність, є AI Ops. Ці багаті телеметричні дані можуть розповісти нам багато, але також мають тенденцію мати проблему співвідношення сигнал/шум. Ми просто генеруємо забагато даних, щоб люди могли це все проаналізувати та зрозуміти. Переміщаючи ці дані в GenAI і використовуючи природну мову як інтерфейс, ми розширимо знання для ширшої аудиторії та дамо можливість ставити запитання, про які ми, можливо, ніколи не думали, дивлячись на діаграми та необроблені дані. Середній час вирішення різко зменшиться, якщо ми використовуємо такі дані. Але є один величезний недолік, який підводить нас до нашої останньої точки.

GenAI і автоматизація змінюють те, що можливо, але ми повинні використовувати їх обережно

Необхідно вирішити дві головні проблеми GenAI. Це: витік інтелектуальної власності (ІВ) та її здатність “галюцинація» або щось вигадати. Давайте розпакуємо кожен і визначимо, як застосувати технологію, не спотикаючись під час впровадження.

По-перше, давайте обговоримо витік IP. У будь-якому сценарії, коли дані надсилаються моделям GenAI, які надаються як послуга, ми ризикуємо витоком IP. Подібно до ранніх днів загальнодоступної хмари та відкритих сегментів S3, перші експериментатори в їх неправильному використанні або неправильному розумінні, створений ризик для своїх компаній. Найкращий спосіб протистояти цьому — мати централізовану ІТ-стратегію, вставити їх у ваші загальні робочі процеси або конвеєр розробки, і, нарешті, визначити пріоритетність створення власного локального GenAI для дуже конфіденційних даних, які не можуть передаватися в AIaaS, який постійно вивчає ваші дані. даних.

Інша перевага використання великої мовної моделі (LLM) полягає в тому, що ви можете зробити її точнішою та поставити на неї огорожі. Це робить відповіді, які він генерує, більш точними та в контексті вашого власного бізнесу. Огородження також можуть зупинити деякі «галюцинації», тобто коли GenAI змушений відповісти, але надає неточну та/або вигадану інформацію, щоб виконати запит. Це поширена проблема GenAI. Реальність полягає в тому, що всі ці інструменти ще знаходяться в зародковому стані. Подібно до того, як більшість працювало б над тестуванням у своєму конвеєрі випусків, це теж сфера, до якої слід приділяти більше уваги, перш ніж запускати її у виробництво. Я великий прихильник людини в циклі або машинного навчання за допомогою людини як способу зменшення помилок за допомогою ШІ.

Майбутнє автоматизоване

Центр обробки даних залишається тут, але його можна радикально трансформувати за допомогою GenAI та автоматизації. Ці інструменти можуть розширити наші робочі процеси та допомогти ІТ-операторам і розробникам досягти надлюдських здібностей, але вони не є прямою заміною людям. Розгортаючи стратегії штучного інтелекту та автоматизації, важливо думати про те, чого ви намагаєтеся досягти та на якому рівні автоматизації, яка підходить вашій організації. Майбутнє світле, і здатність впроваджувати інновації будь-де вже стала реальністю.

Дізнайтеся, як наші Портфоліо Dell APEX допомагає організаціям використовувати узгоджену хмару всюди, щоб вони могли використовувати такі технології, як ШІ і прискорити інновації.

Представлено компанією Dell Technologies.

Часова мітка:

Більше від Реєстр